在AI技能培訓市場如火如荼展開的同時，Forbes近年來的報導觀察到一個矛盾的現象：企業對於候選人的技術篩選日益嚴苛，但最終錄取決策卻往往取決於那些難以量化的’軟技能’。這並非個案，而是全球職場生態的系統性轉向。根據 LinkedIn 數據，2023 年全球職缺中提到’批判性思維’的比例較五年前成長了 67%，而提到’溝通能力’的職缺成長了 52%。這顯示職場對 soft skills 的需求正在爆發性增長。

這股趨勢不僅影響招聘，更重新定義了績效指標。傳統的OKR開始納入’協作效率’、’跨團隊影響力’等維度，反映出組織對全面性人才的需求。

為什麼AI時代反而更需要軟技能？

在ChatGPT與生成式AI席卷職場的此刻，許多人急於投資AI技能訓練，卻忽略了Forbes報導的核心信息：軟技能已成為企業甄選人才的隱形標尺。這一現象並非偶然，而是技術擴張到一定程度後的必然修正。

從21世紀技能的演進來看，西方經濟從工業基礎轉向服務導向，數字素養與人際互動能力的需求同步上升。根據維基百科對「21世紀技能」的整，可將這些能力分為三大類：學習創新技能（批判性思維、問題解決、溝通合作）、數字素養技能（資訊、媒體、ICT素養）、職涯與生活技能（適應性、主動性、生產力）。這三大類skill sets在AI時代並非被取代，反而因AI的輔助而更顯珍贵。

當AI能自動生成報告、編寫基礎代碼時，人類的差異化競爭力來自於：

• 跨領域整合能力：將技術輸出轉化為商業價值
• 情緒智慧：管理團隊動態、客戶關係
• 批判性判斷：審核AI輸出的準確性與倫理

Forbes的報導之所以強調「溝通能力、批判性思維、適應力」這三項，是因為它們構成了人機協作的緩衝層。AI模型可能產生幻覺、偏見或不完整資訊；缺乏批判性思維的使用者會盲目接受這些輸出，導致決策失誤。同樣，AI只能提供資訊，無法自動建立信任、說服利害關係人——這需要極高的溝通能力。最後，AI技術迭代極快，適應力不足的員工將持續落後於工具曲線。

例如，一個銷售人員使用AI工具生成客戶分析報告，但最終成交仍需依靠建立的信任與談判技巧。AI可以輔助製作簡報，但如何在舞臺上展現熱情與說服力，仍是人類的獨佔領域。

企業如何評估軟技能？實證案例分析

從跨國企業到新創公司，甄選方法論正在發生根本性變化。

技術能力 vs. 應用能力：企業不再只看候選人「會不會」寫代碼，而是「如何用代碼解決商業問題」。一位硅谷產品經理在實務觀察中發現，技術面試題目開始融入情境判斷：『假設你必須用一個API在兩週內提升用戶留存率，你會怎麼做？』答案體現的規劃、溝通、優先級判斷能力，往往比編碼細節更重要。

情境式評估：行為面試問題仍是主流，但更傾向於STAR方法的細緻化追問。例如，『請分享一次你與同事意見嚴重分歧的經驗』，面試官會深挖『你當時如何收集資訊、影響他人、最終達成共識？』透過這些追問，評估人際敏感度與解決策略。

團隊實作測驗：越來越多的公司組織 assessment centers，讓多應試者在限定時間內合作完成一個模擬任務。觀察點包括：資源分配、衝突解決、領導切入時機、聆聽與借用。

數據佐證：LinkedIn 2023年工作報告指出，具有強軟技能特徵的職位申請者，其面試通過率高出37%。而在離職原因調查中，『缺乏成長空間』、『與主管不合』皆指向軟技能環境的不足。

例如，Google 的 Project Oxygen 研究分析了數千個管理案例，發現最佳經理人的特質包括：是優秀的導師、赋能团队、關心員工福祉——這些都是軟技能的體現，而非技術權威。

2026年技能價值預測數據與趨勢

根據多項研究，到2026年，全球勞動力市場將經歷重組。AI市場規模預計達1.5兆美元，但更重要的是，混合能力人才（既有技術深度又有技能廣度）的供不應求將推高其薪酬溢價。

根據Statista預測，2026年全球企業在軟技能培訓上的支出將達到500億美元，年增長率22%。另外，具有混合能力的員工流失率比單一技能員工低30%，這顯示軟技能對員工留任的關鍵作用。

World Economic Forum的「未来就業報告」預測，到2027年，全球將有6900萬個新職位誕生，同時有8300萬個職位消失，淨損失1400萬個崗位。然而，那些需要「人類獨有能力」的角色——包括複雜問題解決、創意、情商管理——將增長最快。具體而言：

• Analysts and Scientists : +30% 需求
• Environmental Management : +25% 需求
• Marketing and Strategic Management : +20% 需求

值得注意的是，混合技能（Hybrid Skills）——即技術技能與軟技能的結合——需求增幅最大。這對於既能編寫代碼又能管理利益相關者期望的軟體工程師，或者既能分析數據又能講述故事的數據科學家，尤為有利。

打造個人技能組合的策略指南

面對技能重組，個人應採用系統化方法來打造 future proofing 技能組合。

第一步：技能組合分析 (Skill Portfolio Analysis)

將現有技能分為三層：核心技能（你的專業領域）、支持技能（輔助工具）、催化技能（軟技能）。評估各層的平衡度。如果催化技能過少，即使核心技能再強，影響力也會受限。

第二步：優先級排序

根據 industry reports，以下技能組合在2026年最具市場價值：

1. AI Literacy + Strategic Communication: 理解AI能力並向非技術人員解釋
2. Data Analysis + Stakeholder Management: 从數據提取洞察並推動決策
3. Technical Writing + Change Management: 創造文件並協助組織過渡
4. Coding + Emotional Intelligence: 開發以用戶為中心的產品

第三步：刻意練習與專案實作

與其單獨訓練每一項技能，不如在真實專案中整合應用。例如，在公司內部發起一個自動化流程改善提案，過程中同時練習技術實施、數據收集、溝通說服、變革管理——一次涵蓋四種技能。

第四步：建立可驗證的履歷

使用 Project Based Resume 格式，將每項專案描述為「技能組合應用案例」。招聘者希望看到的是你如何使用多種技能解決複雜問題，而非單一技能清單。

第五步：定期更新技能檔案，每半年重新評估一次，確保與市場趨勢同步。

風險預警：技術依賴的潛在陷阱

在推向AI融合的過程中，組織與個人均面臨特定風險。

1. 批判性思維萎縮

當員工慣於接受AI生成內容，其自主查證與深度思考能力可能退化。一項2023年的研究顯示，過度使用AI工具的研究人員在面對需要原創思考的任務時，表現出「認知外包」傾向——即傾向於直接採納AI建議而非獨立判斷。

2. 溝通疏離

遠端協作工具加上AI協助，表面上看去提升效率，但可能削減非正式互動、信任建立與隱性知識傳播的機會。Zoom會議中，參與者同時開啟AI摘要工具，反而可能忽略對話中的微妙情緒線索。

3. 技能單一化

企業若只專注於招募「全能型」人才，可能忽略T型人才（深度+廣度）的價值——某種程度上，過度追求混合能力可能導致各領域都只懂表面，缺乏真正專家深度。

4. 評估偏差

許多企業嘗試用算法評估 soft skills（如分析言語模式、面部表情）。這種方法存在偏見風險，且可能忽略文化差異、個人特質的真實價值。某金融機構引入AI面試系統，結果因算法偏見被批評，最終回歸人工面試。

常見問題

AI技能會完全取代軟技能嗎？

不會。AI擅長處理結構化、重複性任務，而軟技能涉及情感、創造性、複雜人際互動，這些是人類的獨特優勢。Forbes研究指出，企業尋找的是能將技術應用與軟技能結合的人才，而非單方面取代。

2026年哪些軟技能最受歡迎？

根據多項研究和企業招聘趨勢，top 5 soft skills包括：1) 批判性思維與複雜問題解決，2) 創造力與原創性，3) People management 與 coordination，4) 情感智慧與同理心，5) 服務導向與客戶倡議。適應力與學習敏捷性也是關鍵。

非技術背景的人是否需要學習AI技能？

是的。AI素養已成為基本要求，如同20年前的計算機技能。無需成為工程師，但需理解AI的概念、能力與限制，以便與技術團隊合作，或評估AI解決方案。基本數據素養與AI工具使用經驗將在招聘中越來越普遍。

參考資料

• Forbes: The Future Of Work: Humility, Empathy And Other ‘Soft Skills’ For The AI Age
• Wikipedia: 21st Century Skills
• World Economic Forum: The Future of Jobs Report 2023
• LinkedIn: 2023 Workplace Learning Report
• McKinsey: Future of Work